"《Hadoop开发者》第二期主要涵盖了Nutch与Hadoop在分布式搜索引擎中的应用，Nutch的mapreduce问题，HDFS在WEB开发中的使用，以及对Mahout的Kmeans算法的简介。该期刊旨在分享Hadoop的学习与实践经验，倡导开源精神，并期望更多高水平的文章投稿。此外，期刊中还提及了Hadoop在业界的日益重要性，以及对相关技术人才的需求增加。"
在这一期的《Hadoop开发者》中，我们首先可以看到关于Hadoop业界的最新资讯，这可能包括Hadoop生态系统的更新、新的项目开发或者行业内的成功案例，这些资讯可以帮助读者了解Hadoop的发展趋势和市场动态。
接着，文章深入探讨了Nutch+Hadoop在构建商用分布式搜索引擎时遇到的问题。Nutch是Apache的一个开源网络爬虫项目，它与Hadoop的结合使得大规模数据的抓取和索引成为可能。这里可能讨论了Nutch如何利用Hadoop的MapReduce框架处理爬取的数据，以及在实际应用中遇到的挑战和解决方案。
在“支持自定义爬虫的Nutchsegment文件存储接口改写”一文中，作者可能详细讲解了如何对Nutch的存储接口进行定制化改造，以适应特定的爬取需求，这涉及到Hadoop的数据存储机制和Nutch的内部工作流程。
接下来，文章分析了Nutch中MapReduce应用的一些特殊点。MapReduce是Hadoop的核心计算模型，对于Nutch这样的大数据处理任务至关重要。这部分可能涵盖了一些MapReduce的优化技巧或者在Nutch中特有的MapReduce应用场景。
随后，通过“JavaRMI+Lucene构建分布式检索应用初探”，作者可能介绍了如何利用Java远程方法调用（RMI）和Lucene（一个全文搜索引擎库）来构建分布式检索系统，这为Hadoop环境下的实时查询提供了可能。
最后，期刊简要介绍了Mahout的Kmeans算法。Mahout是一个机器学习库，Kmeans是其提供的聚类算法之一，常用于数据分析和用户行为预测。这部分可能会概述Kmeans的工作原理和在Hadoop上实现的大规模数据聚类。
总体而言，这一期的《Hadoop开发者》为读者提供了丰富的Hadoop及其相关工具的实践知识，既包含了理论介绍，也有具体的实施细节，对于想要深入了解和使用Hadoop生态系统的读者来说是一份宝贵的资源。同时，它也强调了社区的开放性和对高质量内容的期待，鼓励更多的Hadoop爱好者参与到分享和交流中来。
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